La Regenta
Análisis de la novela en R

Introducción

En este apartado, se analiza la obra “La Regenta” de Leopoldo Alas Clarín a partir de diferentes técnicas de análisis de contenido. Se tratan, en su mayor parte, de acercamientos estadísticos o cuantitativos a los textos literarios. Por lo tanto, representan una visión limitada de la obra y solo complementaria a la lectura y el análisis cualitativo detenido de la misma.

Nos acercaremos al texto, primero, intentando descubrir cuáles palabras se destacan, sus frecuencias y distribuciones. Luego, analizaremos la obra desde la perspectiva de los personajes, sus relaciones y sus apariciones en la obra.

Las palabras que cuentan

El primer paso del análisis consiste en cargar los datos que hemos preparado en la sección de preparación de los datos y convertirlo en un objeto de tipo corpus. Para ello, emplearemos el paquete de R llamado quanteda, que resulta bastante completo para el análisis de contenido.

El código abajo carga los datos en la memoria, los convierte en un corpus y muestra algunas estadísticas básicas de los capítulos de la obra, como el número de palabras (tokens), el número de palabras únicas (types) y la cantidad de frases.

Code

# carga los datos de "La Regenta"
load("../textos/Regenta.RData")

# carga el paquete quanteda para 
# algunos análisis
library(quanteda)

# carga el paquete reactable que
# permitirá mostrar los resultados en
# una tabla interactiva
library(reactable)

# Elimina el título y el prólogo
regc <- regc[3:nrow(regc),]

# convierte en un documento corpus
cp <- corpus(regc, text_field = "texto")

# define los capítulos como nombre
# de los documentos
docnames(cp) <- regc$capitulo

# muestra estadísticas básicas de
# cada capítulo
reactable(summary(cp))

Vemos que los treinta capítulos de la obra tienen una extensión que va de poco más de ocho mil hasta aproximadamente veintiún mil palabras. No resulta nada sorprendente que las palabras únicas y el número de frases varíen de forma proporcional.

Frecuencias de palabras

El próximo paso consiste en convertir el corpus en una matriz de términos. Para ello, primero convertimos los textos en tokens, que son las palabras individuales de los textos. Luego, eliminamos las palabras vacías (stopwords) y las palabras que no aportan información, como los números y los signos de puntuación. Este objeto será luego empleado en diversas técnicas de análisis de contenido.

Code

# convierte en tokens y remueve
# punctuación, símbolos y números
tk <- tokens(cp, remove_punct = TRUE, 
                  remove_numbers = TRUE, 
                  remove_symbols = TRUE)

# Elimina las palabras vacías
tk <- tokens_remove(tk, stopwords("es"))

Para poder explorar cuáles palabras se destacan en la obra podemos emplear una técnica llamada análisis de frecuencia de palabras. En este caso, crearemos una matriz de términos de documentos (document-feature matrix), que es una representación matricial de los textos en la que las filas representan los documentos y las columnas las palabras. Cada celda de la matriz contiene el número de veces que una palabra aparece en un documento.

El código abajo crea la matriz y convierte todos los términos en minúsculas para facilitar el cuenteo. Luego, muestra las cincuenta palabras más frecuentes en la obra.

Code

# convierte en una matriz de términos
dtm <- dfm(tk, 
           tolower = TRUE)

# muestra las 50 palabras más frecuentes
topfeatures(dtm, 50)

      don        si       ana     usted magistral   aquella     aquel    álvaro 
     1789      1164       894       822       767       758       731       488 
   víctor      casa   regenta     señor   vetusta      allí       ser   después 
      487       477       467       458       455       446       430       415 
    decía      doña       vez     mesía     podía     ahora      bien      ojos 
      414       411       390       372       368       361       349       346 
   fermín       así       iba       dos    quería      dijo   siempre     menos 
      345       344       333       330       328       325       325       322 
    mismo    hombre       tan      vida      dios     veces quintanar     mundo 
      318       314       312       311       309       305       303       285 
    mujer     todas     sabía       ver    tiempo      alma       día   parecía 
      284       279       279       279       278       275       271       267 
     amor   aquello 
      267       265

En este caso, hemos considerado palabras aisladas, pero podemos repetir el análisis con bigramas o trigramas, que son secuencias de dos o tres palabras consecutivas. Estas combinaciones permiten encontrar secuencias de ideas que pueden revelar ciertos contenidos o patrones en el texto.

Code

bi <- tokens_ngrams(tk, n = 2)

# convierte en una matriz de términos
dtm <- dfm(bi)

# muestra los 50 bigramas más frecuentes
topfeatures(dtm, 50)

     don_víctor      don_álvaro      don_fermín     don_pompeyo      doña_paula 
            450             390             302             123             119 
        tal_vez      don_santos  doña_petronila      don_carlos   aquella_noche 
            105              93              66              60              51 
  aquel_momento    don_custodio        doña_ana    doña_anuncia        cada_vez 
             48              47              47              47              46 
   don_cayetano   aquella_tarde      don_frutos     doña_camila señor_magistral 
             46              45              43              38              37 
   aquel_hombre   don_saturnino        dos_tres  don_robustiano     don_saturno 
             36              35              34              34              32 
    pocas_veces    todas_partes    muchas_veces     usted_señor        cada_día 
             32              31              31              31              30 
  aquella_mujer        si_usted       aquel_día       podía_ser        don_juan 
             30              30              29              29              29 
       voz_baja       debía_ser     doña_rufina       buen_mozo      ana_ozores 
             28              28              28              27              26 
  día_siguiente    álvaro_mesía  caserón_ozores      aire_libre      mire_usted 
             26              26              26              25              25 
   santa_teresa    mundo_entero  cualquier_cosa     doña_águeda       señor_don 
             25              24              24              24              23

Code

tri <- tokens_ngrams(tk, n = 3)

# convierte en una matriz de términos
dtm <- dfm(tri)

# muestra los 50 trigramas más frecuentes
topfeatures(dtm, 50)

         don_álvaro_mesía      don_pompeyo_guimarán      don_víctor_quintanar 
                       22                        20                        17 
   don_saturnino_bermúdez       don_santos_barinaga        don_frutos_redondo 
                       16                        13                        11 
      casa_doña_petronila            dos_tres_veces          dio_media_vuelta 
                       11                         9                         9 
          doña_ana_ozores             si_don_víctor                  ta_ta_ta 
                        8                         8                         8 
          casa_don_víctor         darse_cuenta_ello             don_álvaro_si 
                        8                         8                         8 
 doña_petronila_rianzares            don_fermín_pas      jefe_partido_liberal 
                        8                         7                         7 
partido_liberal_dinástico          don_tomás_crespo        almunia_don_godino 
                        7                         7                         7 
       hermano_mayor_alma            _la_cruz_roja_     don_robustiano_somoza 
                        7                         7                         7 
                 ja_ja_ja        media_hora_después            fray_luis_león 
                        7                         7                         6 
         don_juan_tenorio          decía_don_álvaro            dio_paso_atrás 
                        6                         6                         6 
           ana_don_álvaro           dijo_don_víctor             si_don_álvaro 
                        6                         6                         6 
 don_custodio_beneficiado          señor_don_fermín          gritó_don_víctor 
                        5                         5                         5 
        daba_media_vuelta    hago_cuestión_personal          aquel_don_álvaro 
                        5                         5                         5 
         usted_señor_foja             dijo_voz_baja            don_víctor_vio 
                        5                         5                         5 
         pobre_don_santos        treinta_cinco_años  beneficiado_don_custodio 
                        5                         4                         4 
        hablaban_voz_baja   visitación_olías_cuervo     don_restituto_mourelo 
                        4                         4                         4 
         primera_vez_vida          señor_don_víctor 
                        4                         4

¿Qué vemos en los resultados de los bigramas y trigramas? El primer patrón que emerge es la presencia de nombres de personajes, como “don Víctor Quintanar”, “don Álvaro” o “do Fermín”. También aparecen nombres de lugares, como “Vetusta” o “Santa Cruz”. Por último, encontramos algunas secuencias que parecen describir acciones o situaciones, como “señor marqués” o “señor don Fermín”.

Colocaciones

Otro recurso útil a la hora de explorar los términos más frecuentes en un texto proviene de las colocaciones. Las colocaciones son secuencias de palabras que aparecen juntas con más frecuencia de lo que se esperaría por azar. En otras palabras, son secuencias de palabras que tienen un significado especial o que se emplean en un contexto específico.

El código abajo emplea la función textstat_collocations del paquete quanteda.textstats para encontrar las colocaciones más frecuentes en el texto¹. En este caso, hemos considerado solo las colocaciones que aparecen al menos diez veces en el texto.

Code

# Carga el paquete
library(quanteda.textstats)

# Encuentra las colocaciones
col <- textstat_collocations(tk, 
                             min_count = 10)

# Muestra los resultados
reactable(col, resizable = TRUE, wrap=F)

Como hemos podido ver, vuelven a aparecer los nombres de los personajes, lugares, pero ahora también llaman la atención algunos términos que indican frecuencia (algunas veces, muchas veces, dos tres, cada día) o hacen referencia al tiempo (aquel momento, aquella tarde, media hora). Estos términos pueden ser útiles para entender el contexto en el que se desarrolla la obra.

Palabras-clave

Otro recurso que disponemos para examinar el contenido de un texto es el análisis de palabras-clave. Podemos interesarnos por un tema o concepto específico y buscar en qué contexto aparece en el texto. En este caso, vamos a buscar la palabra “adulterio” y ver en qué contexto aparece en la obra.

Una estrategia sería ver cuántas veces aparece “adulterio” en la novela, pero eso no nos daría mucha información sobre el contexto en el que se emplea. Por eso, vamos a emplear la función kwic (keyword in context) del paquete quanteda para buscar la palabra en el texto y ver en qué contexto aparece.

El resultado es una tabla que muestra la palabra “adulterio” y las palabras que la rodean en el texto. De esta manera, podemos entender mejor cómo se emplea la palabra en la obra y qué significado tiene en el contexto de la novela.

Code

# Carga el paquete
library(quanteda)

# recreamos los tokens
# sin remover la puntuación
# o los stopwords
tk <- tokens(cp)

# Busca la palabra "adulterio" en
# su contexto
kw_amor <- kwic(tk, 
                pattern =  "adulterio")

# Muestra los resultados
reactable(kw_amor, 
          resizable = TRUE, 
          wrap=F)

Saltan a la vista los calificativos y acciones que se revelan cuando se analiza el contexto de “adulterio”. Se ven atributos como “repugnante”, “infame”, “ominoso”, “escándalo”. También acciones que se asocian como respuesta al adulterio: “vengar”, “duelo”, “batirme”. En pocas palabras, se nota el rechazo social al adulterio y se puede fácilmente imaginar un desaforado cornudo, pistola en mano, buscando venganza.

Podemos emplear un tipo de visualización de datos llamado árbol de palabras para representar gráficamente el contexto en el que aparece la palabra “adulterio”. En este caso, vamos a emplear la función wordtree del paquete tenet para crear un árbol de palabras que muestre las palabras que aparecen antes y después de “adulterio” en el texto. No obstante, como hemos visto, la palabra “adulterio” no aparece muchas veces en la novela, por lo que el árbol de palabras no será muy complejo ni tampoco interesante. Probemos algo más picante, que salga el “amor”.

Code

library(tenet)


wordtree(cp, "amor")

Ahora las cosas se ponen más interesantes. Vemos que las palabras cambian de tamaño según su frecuencia, de modo que sabemos que “amor de” resulta más común que “amor del”, por ejemplo.

Pero, ¿qué palabras debo elegir? ¿Cómo sé cuáles son las más relevantes? Para responder a estas preguntas, podemos emplear una técnica llamada keyness. Esta técnica compara la frecuencia de una palabra en un texto con su frecuencia en otro texto de referencia. Si la palabra aparece poco en el texto de referencia, entonces debería aparecer poco en el texto elegido. Si no es así, tenemos una palabra clave, entendida como un término cuya frecuencia resulta muy superior a la esperada.

El capítulo 8 de la novela es una delicia para emplear esa técnica. Se trata de un pasaje que contiene la descripción de una merienda en la casa de la marquesa de Vegallana y sus “preparativos” en la cocina. Emplearemos la función textstat_keyness del paquete quanteda.textstats para encontrar las palabras clave.

Code

# Cargamos los paquetes necesarios
library(quanteda.textstats)
library(quanteda.textplots)

# Volvemos a crear los tokens
# sin puntos ni stopwords

# convierte en tokens y remueve
# punctuación, símbolos y números
tk <- tokens(cp, remove_punct = TRUE, 
                  remove_numbers = TRUE, 
                  remove_symbols = TRUE)

# Elimina las palabras vacías
tk <- tokens_remove(tk, stopwords("es"))

# Creamos la matriz de frecuencia
# de términos
dtm <- dfm(tk)

# Calculamos la estadística, 
# considerando el capítulo 8 como
# objetivo y el resto de la novela
# como referencia
key <- textstat_keyness(dtm, 
                        target = "08")

# Visualizamos los resultados
textplot_keyness(key)

Las palabras asociadas a la comida se destacan: cocina, despensa, cocinero, fogón, pinche, merienda, almíbares. También se destacan palabras asociadas a la nobleza: marques, marquesa, regencia, así como el lugar de las tertulias (el salón amarillo). De otro lado, vemos las palabras que está fuera: Magistral, Fermín, Víctor, Ana, Quintanar, que son personajes que no aparecen en el capítulo 8 o apenas lo hacen.

Podemos añadir información empleando la función plotKeyness del paquete tenet para visualizar los resultados de una manera interactiva y bidimensional. Nos interesa saber, además del chi2, la frecuencia de las palabras. No es lo mismo una palabra rara que aparece poco que otra que no resulta tan común en la obra, pero que se emplea mucho en el capítulo en cuestión.

Code

# carga el paquete
library(tenet)

# crea el gráfico
plotKeyness(cp, 
            ref.cat= "08")

De ese modo, las palabras que se encuentren lo más lejos del eje horizontal y vertical serán las más específicas del capítulo. Por otra parte, aquellas que se encuentren más a la derecha, so. las más frecuentes en el capítulo 8. Por lo tanto, términos como “visita”, “cocina”, “marqués” se destacan tanto por su particular incidencia en el capítulo, como por su alta frecuencia. También vemos en rojo las palabras empleadas menos que lo esperado.

Si queremos analizar cuáles son las expresiones de peso en los demás capítulos, basta cambiar el argumento ref.cat por el número del capítulo que nos interese. Estos pasos exploratorios nos permiten tener una idea de los temas y personajes que aparecen en cada capítulo y, por consiguiente, de las palabras clave que los caracterizan.

Codificación temática

El uso de diccionarios

Code

dic <- dictionary(
  list(
    familia=c("padre", "madre", "hijo", "hija", 
              "hermano", "hermana"),
    sociedad=c("vetustense","puebl","ciudad","conversa",
               "amig","noble","arist"),
    iglesia=c("cura","obispo","sacerdo","confesión",
              "religi","canónig","capilla"),
    economia=c("dinero","deuda","negoci","trabaj",
               "fortuna","rico","rica"),
    sentimientos=c("culpa","alegr","amor","remordimiento",
                   "ridículo","vergüenza","triste"),
    misticismo=c("Fermín de Pas","Fermín","\\bde Pas\\b",
                 "magistral", "espirit","dios"),
    adulterio=c("Álvaro Mesía","Álvaro","Mesía",
                "Presidente del Casino", "marido", 
                "placer", "pasión", "amante","amorío"),
    espacio=c("casino","catedral","vivero","casa",
              "espolón","teatro"),
    tiempo=c("otoño","verano","invierno","primavera",
             "semana santa","navidad")
  )
)
    
library(tenet)
    
tagCorpus(cp, 
          dic, 
          reshape.to = "sentence", 
          defaultPageSize = 3)

Ubicación de temas en el texto

Code

dicf <- dictionary(
  list(
    familia=c("padre", "madre", "hijo", "hija", "hermano", "hermana"),
    sociedad=c("vetustense","puebl","ciudad","conversa",
               "amig","noble","arist")
))


plotLexDiv(cp, 
           dicf, 
           title ="La Regenta", 
           subtitle = "Familia y sociedad en la novela", 
           palette = pal$cat.awtools.spalette.6[1:2])

Repetimos el mismo gráfico, ahora con las categorías de tiempo y espacio:

Code

dicf <- dictionary(
  list(
    espacio=c("casino","catedral","vivero",
              "casa","espolón","teatro"),
    tiempo=c("otoño","verano","invierno",
             "primavera","semana santa","navidad")
))

plotLexDiv(cp, 
           dicf, 
           title ='La Regenta', 
           subtitle = "Espacio y tiempo en la novela", 
           palette = pal$cat.brewer.Dark2.8[c(1:4)])

Code

dicf <- dictionary(
  list(
    social=c("casino","teatro","espolón",
             "Paseo de Verano","Paseo de los curas",
             "calle","plaza","tertulia","salon"),
    religioso=c("catedral","capilla","sacristía",
                "claustro","seminario"),
    doméstico=c("vivero","\\bcasa\\b","hogar","alcoba",
                "habitación","cama","cocina","despensa")))

ft <- filterWords(cp, dicf)

ft$name[ft$name!="002 - Prólogo"] <- paste0("Capítulo ",ft$name[ft$name!="002 - Prólogo"])

plotSpike(ft, 
          title = 'Los espacios de "La Regenta"', 
          subtitle = "Gráfico de dispersión léxica para distintos tipos de espacio.", 
          palette = pal$cat.brewer.Dark2.8[c(1:4)],
          label.size = 3, 
          line.width = 0.3, 
          ring.col="black")

Peso de los temas

Code

xy <- countKeywords(cp, 
                    dic, 
                    rel.freq = F, 
                    quietly = TRUE)

# Elimina los términos no encontrados
xy <- xy[xy$frequency>0,]

xy$groups <- NULL

forceDirectedTree(xy,value_col = "frequency",
                  palette = pal$cat.awtools.bpalette.16, 
                  max.radius = 50, 
                  height = 500)

lo mismo se puede ver así:

Code

plotVoronoiTree(data = xy,
                value_col = "frequency")

Personajes en lugar de temas

En primer lugar, creamos un diccionario con los personajes de la novela a partir de la lista de personajes de la novela elaborada por Argüeles (1984).

Juan Benito Argüelles - Nomina de personajes de “La Regenta”

https://cvc.cervantes.es/literatura/cuadernos_del_norte/pdf/23/23_10.pdf

Code

dich <- dictionary(
  list(
    hombres=
      list(
           Alvaro=c("Álvaro Mesía","Álvaro","Mesía",
                    "presidente del casino"),
           Saturnino=c("Saturnino Bermúdez","Saturnino",
                       "Bermúdez","Saturno","Saturnillo"),
           Fermin=c("Magistral","Provisor","Fermín",
                    "De Pas","Fermín de Pas","Magistral"),
           Victor=c("Víctor","Víctor Quintanar","Quintanar"),
           Otros=c(
                   "Agustinito","Amadeo","Anacleto",
                   "Anselmo","Antero","Antón Raíces",
                   "Antonio","Barcaza","Basilio",
                   "Bautista","Bedoya","Belisario",
                    "Benítez","Bismark","Campillo",
                   "\\b[C]hato\\b","don Carlos",
                   "Peláez","Cayetano",
                   "Cayetano Ripamilán","Ripamilán",
                   "Celedonio","Colás","marqués de Corujedo",
                   "Frígilis","Crespo","Custodio",
                   "Olías de Cuervo","señor Cuervo",
                   "Diego","Escosura","\\b[E]studiante\\b",
                   "Pepe","Trabuco","Foja","Fortunato",
                   "Francisco de Asís","Francisco de Pas",
                   "Francisco de Osuna","Francisco Páez", 
                   "señor Páez", "señor de Páez",
                   "Francisco Carraspique","Froilán",
                   "don Frutos","Frutos Redondo","Fulgosio",
                   "Germán","Glocester","Restituto",
                   "señor Infanzón", "el Infanzón",
                   "Iriarte","Joaquinito","Juanito",
                   "Leando","Maroto","marqués de Vegallana",
                   "\\s{1}[M]arqués\\b","Martínez",
                   "Matías","Matiella","monaguillo",
                   "señor Orgaz","\\b[P]alma\\b",
                   "Paco","Paquito","Palomo",
                   "Rodríguez","Parcerisa","Pedro",
                   "\\b[P]erales\\b","Pinón",
                   "Pompeyo","Pompeyo Guimarán","Guimarán",
                   "Robustiano","señor Roque",
                   "Rosendo","don Santos","Sousa",
                   "Trifón","\\b[V]inagre\\b",
                   "Vinculete")
           ),
    mujeres=
      list(
        Ana=c("Ana","Anita","Regenta"),
        Obdulia=c("Obdulia","Obdulia Fandiño",
                  "Fandiño","Obdulita"),
        Otras=c(
                "Agapita","Águeda","Angelina",
                "Anuncita","doña Anuncia","Camila",
                "Carolina","Señora de Infanzón", "la Infanzón",
                "Celestina","Edelmira","Emma",
                "Fabiolita","Fulgencia","Gertrudis",
                "la González","Juana","Lola",
                "doña Lucía","marquesa","Rufina",
                "Olvido","doña Paula","Pepa",
                "Guimarán, Perpétua","\\b[P]ilar\\b",
                "Petra","doña Petronila","Ramona",
                "\\bRita\\b","\\bRosa\\b","Rosita",
                "Rudesinda","Servanda","Társila",
                "\\b[T]eresa\\b","Teresina",
                "Úrsula","Visitación","\\b[V]isita\\b",
                "viuda del marqués de Corujedo")
        )
  )
)




xp <- countKeywords(cp, 
                    dich, 
                    rel.freq = F, 
                    group.var = "capitulo",
                    quietly = TRUE)

# Agrega los resultados por los dos niveles
# de código del diccionario
xx <- aggregate(list(frequency=xp$frequency), 
                by=list(groups=xp$groups, 
                        level1=xp$level2), 
                sum, na.rm=T)

# Elimina los términos no encontrados
# en el corpus
xx <- xx[xx$frequency>0,]

# Ordena por capítulo
xx <- xx[order(xx$groups),]

plotSankey(xx, 
           from = "level1", 
           to="groups", 
           value = "frequency", 
           opacity = 0.05)

Code

plotStream(xx, 
           x="groups",
           y="frequency", 
           group="level1",
           palette=pal$cat.ggsci.simpsons.16)

Asociación entre temas y personajes

Code

# Reorganiza el corpus según
# sentencias o frases
cs <- corpus_reshape(cp, "sentences")

# Calcula la frecuencia en la
# que dos codigos del mismo 
# diccionario aparecen juntos
# en cada frase
d1 <- matchCodes(cs, 
                dic, 
                level = 1, 
                quietly=TRUE)

# Ordena los resultados de mayor a menor
d1 <- d1[order(d1$value, decreasing = T),]


plotChord(d1, 
          from = "term1", 
          to ="term2", 
          value= "value")

Ahora con los personajes

Creamos un diccionario con todos los personajes sin agregar.

Code

# diccionario de personajes
# sin agregar en una categoría
# otros y otras
dic.per <- dictionary(
  list(
    hombres=
      list(
        Alvaro=c("Álvaro Mesía",
                 "Álvaro",
                 "Mesía",
                 "presidente del casino"),
        Saturnino=c("Saturnino Bermúdez",
                    "Saturnino",
                    "Bermúdez",
                    "Saturno",
                    "Saturnillo"),
        Fermin=c("Magistral",
                 "Provisor",
                 "Fermín",
                 "De Pas",
                 "Fermín de Pas",
                 "Magistral"),
        Victor=c("Víctor",
                 "Víctor Quintanar",
                 "Quintanar"),
        Agustinito="Agustinito",
        Amadeo="Amadeo",
        Anacleto="Anacleto",
        Anselmo="Anselmo",
        Antero="Antero",
        Antón="Antón Raíces",
        Antonio="Antonio",
        Barcaza="Barcaza",
        Basilio="Basilio",
        Bautista="Bautista",
        Bedoya="Bedoya",
        Belisario="Belisario",
        Benítez="Benítez",
        Bismark="Bismark",
        Campillo=c("Campillo","\\b[C]hato\\b"),
        Carlos="Carlos",
        Pelaez="Peláez",
        Ripamilan=c("Cayetano",
                    "Cayetano Ripamilán",
                    "Ripamilán"),
        Celedonio="Celedonio",
        Colás="Colás",
        Corujedo="marqués de Corujedo",
        Frígilis=c("Frígilis","Crespo"),
        Custodio=c("Custodio"),
        Cuervo=c("Olías de Cuervo","señor Cuervo"),
        Diego="Diego",
        Escosura="Escosura",
        Estudiante=c("\\b[E]studiante\\b","Pepe","Trabuco"),
        Foja="Foja",
        Fortunato="Fortunato",
        "Francisco de Asís"="Francisco de Asís",
        "Francisco de Pas"="Francisco de Pas",
        "Francisco de Osuma"="Francisco de Osuna",
        Páez=c("Francisco Páez", "señor Páez", "señor de Páez"),
        "Francisco Carraspique"="Francisco Carraspique",
        Froilán="Froilán",
        Frutos=c("don Frutos","Frutos Redondo"),
        Fulgosio="Fulgosio",
        Germán="Germán",
        Glocester=c("Glocester","Restituto"),
        Infanzón=c("señor Infanzón", "el Infanzón"),
        Iriarte="Iriarte",
        Joaquinito="Joaquinito",
        Juanito="Juanito",
        Leandro="Leando",
        Maroto="Maroto",
        Vegallana=c("marqués de Vegallana","\\s{1}[M]arqués\\b"),
        Martínez="Martínez",
        Matías="Matías",
        Matiella="Matiella",
        monaguillo="monaguillo",
        "señor Orgaz"="señor Orgaz",
        Palma="\\b[P]alma\\b",
        Paquito=c("Paco","Paquito"),
        Palomo=c("Palomo","Rodríguez"),
        Parcerisa="Parcerisa",
        Pedro="Pedro",
        Perales="\\b[P]erales\\b",
        Pinón="Pinón",
        Pompeyo=c("Pompeyo","Pompeyo Guimarán","Guimarán"),
        Robustiano="Robustiano",
        Roque="señor Roque",
        Rosendo="Rosendo",
        Santos="don Santos",
        Sousa="Sousa",
        Trifón="Trifón",
        Vinagre="\\b[V]inagre\\b",
        Vinculete="Vinculete"
        ),
    mujeres=
      list(
        Ana=c("Ana",
              "Anita",
              "Regenta"),
        Obdulia=c("Obdulia",
                  "Obdulia Fandiño",
                  "Fandiño",
                  "Obdulita"),
        Agapita="Agapita",
        Águeda="Águeda",
        Angelina="Angelina",
        Anunciación=c("Anuncita","doña Anuncia"),
        Camila="Camila",
        Carolina=c("Carolina","Señora de Infanzón", "la Infanzón"),
        Celestina="Celestina",
        Edelmira="Edelmira",
        Emma="Emma",
        Fabiolita="Fabiolita",
        Fulgencia="Fulgencia",
        Gertrudis="Gertrudis",
        "La González"="la González",
        Juana="Juana",
        Lola="Lola",
        Lucía="doña Lucía",
        Marquesa=c("marquesa","Rufina"),
        Olvido="Olvido",
        Paula="doña Paula",
        Pepa="Pepa",
        Perpétua="Guimarán, Perpétua",
        Pilar="\\b[P]ilar\\b",
        Petra="Petra",
        Petrolina="doña Petronila",
        Ramona="Ramona",
        Rita="\\bRita\\b",
        Rosa="\\bRosa\\b",
        Rosita="Rosita",
        Rudesinda="Rudesinda",
        Servanda="Servanda",
        Társila="Társila",
        Teresa="\\b[T]eresa\\b",
        Teresina="Teresina",
        Úrsula="Úrsula",
        Visita=c("Visitación","\\b[V]isita\\b"),
        "Viuda de Corujedo"="viuda del marqués de Corujedo"
        )
  )
)

Code

# Emplea el corpus organizado
# según párrafos
cpp <- corpus(regp, 
              text_field = "texto")

# Calcula la frecuencia en la
# que dos códigos del mismo 
# diccionario aparecen juntos
# en cada párrafo
d1 <- matchCodes(cpp, 
                 dic.per, 
                 level = 2, 
                 quietly=TRUE)

# Ordena los resultados de mayor a menor
d1 <- d1[order(d1$value, decreasing = T),]

# Elimina las asociaciones con Ana
d1 <- d1[d1$term1!="Ana",]
d1 <- d1[d1$term2!="Ana",]

# Genera un gráfico de cuerdas
# para visualizar las asociaciones
plotChord(d1, 
          from = "term1", 
          to ="term2", 
          value= "value", 
          elementId = "chord3")

Code

nn <- data.frame()

for(i in 1:30){
  
  c1 <- cp[i]
  
  c1 <- corpus_reshape(c1, to="paragraphs")
  
  d1 <- matchCodes(c1, 
                   dic.per, 
                   level = 2, 
                   quietly=TRUE)
  
  d1 <- d1[d1$term1!="Ana",]
  d1 <- d1[d1$term2!="Ana",]

  d1$capitulo <- i
  
  d1 <- d1[order(d1$value, decreasing = T),]
  
  nn<- rbind(nn, d1)
  
}



library(network)
library(sna)
library(ggnetwork)

px <- list()

for(i in 1:30){

  n1 <- network(nn[nn$capitulo==i,], 
                directed = F)
  
  gn <- ggnetwork(n1, 
                  layout = "kamadakawai", 
                  cell.jitter = 0.75)

  p <- ggplot(gn, 
              aes(x = x, 
                  y = y, 
                  xend = xend, 
                  yend = yend)) +
          geom_edges(
                color = "grey90",
                aes(size=value), 
                curvature=0.25) +
        geom_edges(
                size=0.1, 
                curvature=0.25, 
                color="purple") +
          geom_nodetext(
                aes(label = vertex.names),
                fontface = "bold")+
          theme_blank()+
          labs(title=paste0("**Capítulo ",i,"**"))+
          theme(plot.title = 
                  ggtext::element_markdown(
                          size=15, 
                          color="darkgreen"), 
                legend.position = "none",
                plot.margin=grid::unit(
                  c(0.75,0.75,0.75,0.75), 
                  "cm"))

  px[[i]] <- p

}

library(egg)

ggarrange(plots=px, 
          ncol=3, 
          nrow=10)

Clusters, Análisis de correspondencia y escalonado de textos

Análisis de conglomerados (clusters)

Code

tk <- tokens(cp, 
             remove_punct = T, 
             remove_numbers = T, 
             remove_separators = T, 
             remove_symbols = T)

tk <- tokens_remove(tk, 
                    pattern=stopwords("es"))

dtm <- dfm(tk)

library(quanteda.textstats)

tstat_dist <- as.dist(textstat_dist(dtm))
clust <- hclust(tstat_dist)

plot(clust, xlab = "Distance", ylab = NULL)

Análisis de correspondencia (CA)

Escalonado de textos: Wordfish

Code

library(quanteda.textmodels)
library(quanteda.textplots)
library(ggplot2)

wf <- textmodel_wordfish(dtm)

textplot_scale1d(wf) +
  geom_hline(yintercept = 0, 
             linetype = "dashed",
             color="red3")

Esta escala se podría interpretar de distintas maneras. Una de ellas es que los capítulos situados más a la izquierda representan una mayor intensidad de la vida social de Vetusta, mientras que aquellos más a la derecha se relacionan con la vida privada, íntima y la infancia de La Regenta.

También podríamos leer los resultados de acuerdo con el protagonismo o mayor centralidad de ciertos personajes según el punto de la escala. Más a la izquierda predominan los Marqueses, Álvaro Mesía (antes de su relación con Ana Ozores) y la sociedad vetustense. En el centro se sitúa Fermín de Pas, que se interpone entre la vida privada de Ana y la vida en sociedad. En la derecha encontramos a Víctor, su esposo, Álvaro (hechos consumados) y en el extremo, la familia de Ana, especialmente en su infancia.

De todas formas, ambas interpretaciones sugieren una dualidad entre la vida íntima y relativamente reservada de Ana en contraste con la vida social y pública de Vetusta. Los dos mundos se tocan en ocasiones concretas por intermedio de algunos actores que transitan dentre ellos, como Fermín de Pas o Álvaro Mesía.

References

Benito Argüelles, Juan. 1984. “Nómina de Personajes de "La Regenta".” Los Cuadernos Del Norte: Revista Cultural de La Caja de Ahorros de Asturias 5 (23): 10–18.

Footnotes

No nos detendremos aquí en explicar los detalles del cálculo de los indicadores. Cada técnica suele estar asociada a un artículo o referencia de ayuda que aclara el algoritmo. Para saber más sobre la función textstat_collocations, puedes consultar la ayuda en R ejecutando el comando help(textstat_collocations) de la consola de R.↩︎